READING NOTE: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

最新推荐文章于 2023-03-13 20:26:30 发布
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分类专栏： 计算机视觉 DL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/joshua_1988/article/details/53207371
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提出了一种简单且高度模块化的网络架构ResNeXt，该架构通过重复使用一种聚合了相同拓扑结构的变换集的构建块来实现图像分类任务。设计中采用了两个简化规则：如果产生相同大小的空间映射，则块间共享相同的超参数；每当空间映射尺寸减半时，块的宽度则加倍，确保所有块的计算复杂度大致相同。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

TITLE: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

AUTHOR: Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming He

ASSOCIATION: UC San Diego, Facebook AI Research

FROM: arXiv:1611.05431

CONTRIBUTIONS

A simple, highly modularized network (ResNeXt) architecture for image classification is proposed. The network is constructed by repeating a building block that aggregates a set of transformations with the same topology.

METHOD

The network is designed with two simple rules inspired by VGG/ResNets:

  1. if producing spatial maps of the same size, the blocks share the same hyper-parameters (width and filter sizes).
  2. each time when the spatial map is downsampled by a factor of 2, the width of the blocks is multiplied by a factor of 2. The second rule ensures that the computational complexity, in terms of FLOPs is roughly the same for all blocks.

The building block of ResNeXt is shown in the following figure:

Such design will make the network having more channels (sets of transformations) without increasing much FLOPs, which is claimed as the increasing of ardinality.

SOME IDEAS

The explanation of why such designation can lead to better performance seems to be less pursative.

Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks（论文翻译）
MJ17709005513的博客
03-18 2132
摘要 我们提出了一种用于图像分类的简单、高度模块化的网络架构。我们的网络是通过重复一个构建块来构建的，该构建块聚合了一组具有相同拓扑的转换。我们简单的设计产生了一个同质的多分支架构，只需设置几个超参数。这个策略暴露了一个新的维度，我们称之为“基数”（转换集的大小），作为深度和宽度维度之外的一个重要因素。在 ImageNet-1K 数据集上，我们凭经验表明，即使在保持复杂性的限制条件下，增加基数也能够提高分类精度。此外，当我们增加容量时，增加基数比更深或更宽更有效。我们的模型名为 ResNeXt，是我们进入
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks论文笔记
xuefengxiaoyang的博客
07-04 362
摘要： 这篇论文是ResNet的改进版，通常要增加网络的性能，是增加网络的参数，比如加深或加宽网络都可以，但是这么做会增加网络的复杂度。这篇论文，作者提出一个新感念‘cardinality’，指的是转换层的数量，叫做基数。并且证明了增加基数的大小也能有效提高网络的性能，并且比增加网络的宽度和深度更有效，并且并不会使网络更复杂。结构： 增加网络的深度只是增加卷积层的堆叠数量加深网络一般来说，层数...
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
weixin_42113955的博客
03-13 491
摘要： 我们提供了一个简单，高度模块化的网络架构，用于图像分类。我们的网络是通过重复构建块来构建的，该构建块聚合了具有相同拓扑的一组转换。我们的简单设计是在同构的多分支架构中进行的，只需要设置一些超参数。这种策略暴露出一个新的维度，我们称之为“特殊性”（转换集的大小），作为一个必不可少的因素。深度和宽度的尺寸。在ImageNet-1K数据集上，我们凭经验表明，即使在保持复杂性的限制条件...
[ResNet系] 003 ResNeXt
weixin_33894992的博客
09-18 237
ResNeXt Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksSaining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming He Caffe实现：https://github.com/binLearnin...
ResNeXt - Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
人工智能技术学习与分享
01-02 934
《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》是Saining Xie等人于2016年公开在arXiv上： https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf 创新点 1.在传统Resnet基础上采用group convolution，在不增加参数量的前提下，获得更强的representation
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks.pdf
05-09
论文标题为"Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks"，简而言之，它描述了一种新颖的网络架构设计方法，专门用于图像分类任务。这篇论文通过研究深度神经网络中的残差变换，提出了一种通过...
炼丹-深度学习-《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》
qq_24375467的博客
12-18 1034
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 原文地址：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 文章目录Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks生词：Abstra...
[论文阅读]ResNetXt|Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
一碗白开水一
08-12 1061
题目： Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 作者： Saining Xie； Ross Girshick ； Piotr Doll´ar；Zhuowen Tu； Kaiming He 看到Kaiming He就不陌生了吧 Motivation: 作者还是为了找到一种更优的方法或者卷积方式来做目标分类。于是乎提出ResNetXt。 Method: 作者想出这样一种方法： a)b)只是concatenate的方法不一样，c
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks【ResNeXt翻译】
qq_32244493的博客
11-26 422
论文链接 代码链接（Pytorch） 介绍 图1图1图1 本文提出一种简单的体系结构，这个结构采用VGG和ResNet使用的层堆叠策略，同时以一种简单、可扩展的方式利用拆分-转换-合并的策略。我们网络中的一个模块执行一组转换，每个转换都在低维嵌入中进行，其输出通过求和进行聚合。我们追求该想法的简单实现——要聚合的转换都是相同的拓扑（如图1右边所示）。这种设计允许我们扩展到任何大量的转换，而不需要专门去设计。 在这种简化的情况下，我们的模型还有另外两种等效形式(图3)。图3(b)中的重构看起来类似于In.
【ResNext】《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》
bryant_meng
01-24 1906
CVPR-2017 Torch 版代码：https://github.com/facebookresearch/ResNeXt Caffe 版代码：https://github.com/soeaver/caffe-model/tree/master/cls/resnext Caffe 代码可视化工具：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 文章...
ResNext：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
just
03-13 647
本文提出了一种简单的、高度模块化的图像分类网络结构。本文的网络是通过重复一个构建块来构建的，该构建块聚合了一组具有相同拓扑结构的转换(transformations)。本文设计了一个同构的多分支体系结构，只需要设置几个超参数来实现；这种策略探索了一个新的维度，我们称之为"cardinality 基数"，作为深度和宽度之外的一个重要因素；在ImageNet-1k数据集上证明，即使在保持复杂度不变的限制条件下，增加"基数"也能提高分类精度；此外，当我们增加容量时，增加基数比更深入或更广泛更有效。
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks(ResNeXt)
you2336的博客
10-24 606
该论文提出了一个简单、高度模块化的图像分类网络结构。该网络结构是通过重复一个构建块(buildng block)搭建的，这个构建块聚合了一组具有相同拓扑结构(same topology)的转换。这种策略提出了一个新的维度概念，作者称为“基数(cardinality)”，定义为转换维度的大小(the size of the set of transformations)，并且是作为一个除了深度和宽度对神经网络必不可少的因素。在ImageNet-IK数据集上，实验表明，即使在维持复杂性的限制条件下，
论文阅读：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
Stray_Lambs的博客
03-19 643
本萌新记录一下看过的论文，如果理解有误大佬们体谅下QAQ。 摘要： 作者提出一个用于图像分类的、简单、高度模块化的网络结构。该网络是通过重复一个构建块(building block)来构建的，该构建块聚合了一组具有相同拓扑结构的转换。作者的简单设计产生了一个同质的、多分支的体系结构，只需要设置几个超参数。这个策略中引入(exposes)一个新的维度，我们称之为“基数”（转换集的...
【翻译】Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
jokerwu192的博客
07-04 612
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 作者：Saining Xie1 Ross Girshick2 Piotr Dollar2 Zhuowen Tu1 Kaiming He2 1、UC San Diego 2、Facebook AI Research
ResNeXt：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
女王の专属领地
03-22 638
论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431 PyTorch代码：https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch 这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版：ResNeXt。 作者提出 ResNeXt 的主要原因在于： 传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加...
论文阅读：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks（ResNeXt）
j879159541的博客
06-27 524
文章目录1、论文总述2、vgg/resnet 与 Inception系列网络设计机制的不同点3、ResNeXt并不是ensembling4、两个设计准则5、split-transform-merge的本质6、BN和Relu的位置 1、论文总述 这篇论文提出的网络是resnet的升级版，设计思想结合了vgg/resnet 的stacking building blocks 以及 Inception系列的 split - transform - merge，ResNeXt中的next是指作者在这篇论文中提出了另
Aggregated4开源新闻聚合器：支持RSS和Atom
资源摘要信息:"Aggregated4是一个开源新闻聚合器，它支持多种格式的订阅源。Aggregated4旨在成为一个能够聚合各类网络内容的平台，为用户提供集中化的信息访问体验。根据描述，Aggregated4计划支持RSS格式的订阅源，...
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